CNN中的LRN层

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#LRN 

LRN层是按下述公式计算的：（用处不大 可被dropout normalization替代）

转自：https://blog.youkuaiyun.com/searobbers_duck/article/details/51645941

详解LRN（local response normalization--局部响应标准化）缓解过拟合
qq_45704645的博客
11-27 3062
局部响应归一化层（Local Response Normalization） LRN全称为Local Response Normalization，即局部响应归一化层，LRN函数类似Dropout和数据增强作为relu激活函数之后防止数据过拟合而提出的一种处理方法。这个函数很少使用，基本上被类似Dropout这样的方法取代. 为什么要引入LRN层？ 首先要引入一个神经生物学的概念：侧抑制（lateral inhibitio），即指被激活的神经元抑制相邻的神经元。归一化（normaliazation）的目的
CNN各个层的介绍
stationinthemind的博客
11-14 509
例如：对于一个 96X96 像素的图像，假设我们已经学习得到了400个定义在8X8输入上的特征，每一个特征和图像卷积都会得到一个 (96 − 8 + 1) * (96 − 8 + 1) = 7921 维的卷积特征，由于有 400 个特征，所以每个样例 (example) 都会得到一个 892 * 400 = 3,168,400 维的卷积特征向量。因此，为了描述大的图像，一个很自然的想法就是对不同位置的特征进行聚合统计，例如，人们可以计算图像一个区域上的某个特定特征的平 均值 (或最大值)。
Caffe源码导读（7）：LRN层的实现
卜居
12-19 2万+
LRN全称为Local Response Normalization，即局部响应归一化层，具体实现在CAFFE_ROOT/src/caffe/layers/lrn_layer.cpp和同一目录下lrn_layer.cu中。该层需要参数有：norm_region： 选择对相邻通道间归一化还是通道内空间区域归一化，默认为ACROSS_CHANNELS，即通道间归一化；local_size：两种表示（1...
LRN (Local Response Normalization，即局部响应归一化层)
Learning by doing
02-02 1万+
LRN (Local Response Normalization，即局部响应归一化层) （一）先看看归一化吧 什么是归一化？ 归一化化是归纳统一样本的统计分布性。就是要把你需要处理的数据经过处理后（通过某种算法）限制在你需要的一定范围内。 为什么要归一化，归一化目的是什么？ （1）为了后面数据处理的方便，归一化的确可以避免一些不必要的数值问题。 （2）为了
简谈caffe中的LRN层
hjxu2016的博客
08-18 3129
昨日面试，被问道BN层和LRN层，一直以来用的都是ｂｎ，所以当时对ＬＲＮ只剩下点印象，事后弥补了一下这边知识点的不足，浅谈自己对ＬＲＮ层的理解，如果误导，欢迎指正． ＬＲＮ层的作用是对局部区域进行归一化，对响应比较大的值变得更大，对响应比较小的值抑制．先看一下ｃａｆｆｅ的代码 可以看到四个参数． layer { name: "norm1" type: "LRN" bottom:...
ImageNet中的LRN（Local Response Normalization）
热门推荐
searobbers_duck的博客
06-12 4万+
LRN（Local Response Normalization） 神经网络初学者，没有什么理论基础，偶然看到个ImageNet，就准备从其入手，先弄懂每层的含义，其中这个LRN层真是让人百思不得其解，搜索了下，给出的介绍比较少。为什么会比较少呢，搜索到最后我得出的结论是，这货似乎没什么多少卵用。。。  ImageNet中的LRN层是按下述公式计算的： 但似乎，在后来的设
CNN.tar.gz_CNN_CNN 识别_MLP 层_cnn c++实现_xml 参数
09-23
7. **LRN（Local Response Normalization）层**：LRN层用于局部响应归一化，它可以增强模型的鲁棒性，特别是在处理具有大量局部特征的图像时。 综上所述，这个压缩包提供的CNN实现包含了一系列关键组件，旨在通过...
cnn输入层_深入理解卷积神经网络(CNN)
weixin_39784263的博客
11-20 1万+
卷积神经网络简介传统的BP神经网络与DNN(深度神经网络)不同层神经元的连接方式是“全连接”，也就是这一次层的一个神经元的输入，会接受上一次每一个神经元的输出，这种方式即为“全连接神经网络”。这样的连接方式有一个的缺点：因为权值与偏置等参数量大，导致训练收敛十分缓慢。特别是对于图像这样的训练数据，动不动就是数以百万的像素，理论上虽然可以收敛，但你可能得等上N年才有结果，而且它的泛化性也会变差。例如...
CNN入门——CNN各层功能解释
qszirui的博客
11-21 1万+
众所周知，CNN是一种特殊的深层前馈网络，CNN模型主要包含输入层、卷积层、激励函数、池化层、全连接层以及输出层。接下来将为大家细化分析每一层结构的作用。 输入层(INPUT)：用于数据的输入。 当输入一张3232的jpg图片的时候，输入层能读取到3232*3的矩阵，3是它的深度（即R、G、B）。 卷积层(CONV)：使用卷积核进行特征提取和特征映射。 机器学习识别图片的过程中，并不是一...
几种常见的CNN网络结构对比
SWZ156的博客
06-17 1083
输入的图片大小为227*227*3, 第一个卷积层为:11*11*3即卷积核尺寸为11*11,有96个卷积核,步长为4,卷积层后跟ReLU,因此输出的尺寸为 （227-11）/4+1=55,因此其输出的每个特征图 为 55*55*96,同时后面经过LRN层处理,尺寸不变。第五层经过padding=1填充后，每组数据都被尺寸大小为 3*3*128的卷积核进行卷积运算,步长为1,加上ReLU，输出两组13*13*128的像素层。C5为卷积层，kernel size为5*5，步长为1，无填充。
LRN
Black eyes的博客
07-24 1万+
LRN全称为Local Response Normalization，即局部响应归一化层，具体实现在CAFFE_ROOT/src/caffe/layers/lrn_layer.cpp和同一目录下lrn_layer.cu中。   该层需要参数有： norm_region： 选择对相邻通道间归一化还是通道内空间区域归一化，默认为ACROSS_CHANNELS，即通道间归一化； local_si
LRN ( Local Response Normalization) 局部响应归一化层
qq_32172681的博客
09-18 952
LRN全称为Local Response Normalization，即局部响应归一化层，LRN函数类似DROPOUT和数据增强作为relu激励之后防止数据过拟合而提出的一种处理方法。这个函数很少使用，基本上被类似DROPOUT这样的方法取代，见最早的出处AlexNet论文。 首先在弄懂原理之前，希望读者能够认真的看两边公式，而不是直接看别人解释的原理 bix,ybxi,y是归一化后的值，i...
LRN 局部响应归一化层（Local Response Normalization）
FY_2018的博客
09-01 1487
局部响应归一化层（Local Response Normalization） 局部响应归一化层简称LRN，是在深度学习中提高准确度的技术方法。一般是在激活、池化后进行的一中处理方法，因在Alexnet中运用到，故做一下整理。 为什么要引入LRN层？ 首先要引入一个神经生物学的概念：侧抑制（lateral inhibitio），即指被激活的神经元抑制相邻的神经元。归一化（normaliazation）的目的就是“抑制”,LRN就是借鉴这种侧抑制来实现局部抑制，尤其是我们使用RELU的时候，这种“侧抑制
LRN-局部相应层
Loong Cheng的博客
02-26 1431
LRN是Local Response Normalization的缩写，局部相应层。 这类层应用得并不多，在vgg那个论文中比较网络深度时候有用。 局部响应归一层的基本思路是，假如这是网络的一块，比如是 9×9×256，LRN 要做的就是选取一个位置（注意是一个位置），比如说这样一个位置，从这个位置穿过整个通道，能得到 256 个数字，并进行归一化。 进行局部响应归一化的动机是，对于这张 9...
caffe中LRN层实现
weixin_38410551的博客
05-14 242
转载链接： https://blog.youkuaiyun.com/kkk584520/article/details/42032013
Alexnet LRN层和conv2局部连接
qq_35608277的博客
01-27 2648
LRN（local response norm）局部归一 AlexNet本文出自NIPS2012，作者是大神Alex Krizhevsky，属于多伦多大学Hinton组。当年取得了ImageNet最好成绩，也是在那年之后，更多的更深的神经网路被提出，比如优秀的vgg,GoogleLeNet. 结构比较简单易于理解，可以看论文和文末博客回顾。 在第一二层卷积层中用了LRN。 ReLU 不需要
Alexnet中的LRN
Loong Cheng的博客
10-17 1637
LRN全称为Local Response Normalization，即局部响应归一化层，LRN函数类似Dropout，是一种防止过拟合的方法。这个函数很少使用，基本上被类似Dropout这样的方法取代，见最早的出处AlexNet论文对它的定义, 《ImageNet Classification with Deep ConvolutionalNeural Networks》。 是归一化后...
4用于cifar10的卷积神经网络-4.24Tensorflow中LRN层的工作原理以及添加方法
hongxue8888的博客
11-28 1614
LRN(Local Response Normalize Layer） 局部响应归一化层LRN最早见于Alex的那篇用CNN参加ImageNet比赛的论文，Alex在论文中解释了LRN层模仿了生物神经系统的“侧抑制”机制，对局部神经元的活动创建竞争环境，使得其中响应比较大的值变得相对更大，并抑制其他反馈较小的神经元，增强了模型的泛华能力。Alex在ImageNet数据集上的实验表明，使用LRN后CN
alexnet中的LRN
最新发布
03-13
好的，我现在需要回答用户关于AlexNet中LRN层的作用和实现的问题。首先，我得回忆一下AlexNet的结构和相关知识。记得AlexNet是2012年ImageNet竞赛的冠军模型，由Hinton和他的学生提出。LRN层，也就是局部响应归一化...
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